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基于雙足模型和微觀評價方法的行人運(yùn)動模擬與預(yù)測

發(fā)布時間:2020-09-11 20:59
   進(jìn)入二十一世紀(jì)以來,以人為本的發(fā)展理念逐漸深入人心。如何為人們提供一個安全、舒適、便捷且豐富多彩的生活環(huán)境是科學(xué)工作者努力的重要方向之一。對行人運(yùn)動的研究、模擬和預(yù)測廣泛應(yīng)用于安全工程、建筑和交通設(shè)施設(shè)計、游戲和動畫制作、機(jī)器人導(dǎo)航、自動駕駛等領(lǐng)域,是構(gòu)建以人為本社會環(huán)境的途徑之一。然而在現(xiàn)有的研究當(dāng)中,關(guān)于肢體運(yùn)動特征和運(yùn)動決策的研究多是相互獨(dú)立。例如在模擬行人群體運(yùn)動或是單人軌跡時,通常不考慮肢體運(yùn)動的影響,而是將行人視為質(zhì)點(diǎn)。這種近似在一定程度上對模擬起到了簡化的作用,但同時會忽略雙足運(yùn)動的周期性、步長的動態(tài)調(diào)整、占有體積的變化、關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的限制以及邁步間的相互關(guān)聯(lián)等微觀邁步特征對宏觀運(yùn)動的影響。在本文中,我們提出了一種考慮邁步特性的行人運(yùn)動雙足模型。通過攝像機(jī)和激光雷達(dá)采集可控實(shí)驗(yàn)中行人在不同速度、不同轉(zhuǎn)向角下的步態(tài),并在步態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開發(fā)邁步模擬器、邁步控制器和邁步預(yù)測器實(shí)現(xiàn)對行人運(yùn)動的模擬和預(yù)測。此外,為了對不同行人動力學(xué)模型在不同場景下的表現(xiàn)進(jìn)行評估,我們開發(fā)了基于軌跡層面對比的微觀評價方法;谠摲椒ㄎ覀儗σ环N社會力模型和雙足模型中的邁步控制器和邁步預(yù)測器進(jìn)行了評估和參數(shù)優(yōu)化。首先,我們建立了一種一維雙足模型用來模擬行人在單列場景下的群體運(yùn)動。該模型由兩部分組成,分別是行人沿直線運(yùn)動時根據(jù)速度生成下一步腳印位置、朝向和時間的一維邁步模擬器和行人根據(jù)前方行人邁步狀態(tài)規(guī)劃自己下一步速度的一維邁步控制器。其中邁步模擬器根據(jù)不同速度輸出下一次邁步的步寬、步長、雙腳外張角度和邁步周期。邁步控制器首先根據(jù)與前方行人頭部距離規(guī)劃大致速度,然后通過試探邁步確定與前方行人不會發(fā)生碰撞的最大速度,最后經(jīng)過加速度限制輸出下一次邁步的速度。模擬結(jié)果顯示該模型可以模擬極高密度(最高到3 ped/m)下的行人單列運(yùn)動,模擬得到的密度-速度關(guān)系與實(shí)驗(yàn)中較為一致,可以復(fù)現(xiàn)存在臨界密度的走停波,并且首次再邁步層面復(fù)現(xiàn)行人運(yùn)動的“鎖步現(xiàn)象”。其次,我們建立了一種二維雙足模型,用來對單個行人在連續(xù)目標(biāo)點(diǎn)場景下的足跡進(jìn)行模擬和預(yù)測。該模型由三部分組成,分別是根據(jù)轉(zhuǎn)向角計算下一次邁步腳印位置、朝向和時間的二維邁步模擬器,根據(jù)當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)和目標(biāo)點(diǎn)間相互關(guān)系生成下一步轉(zhuǎn)向角的邁步控制器,以及根據(jù)觀測到的當(dāng)前邁步轉(zhuǎn)向角預(yù)測未來三步腳印位置的邁步預(yù)測器。二維雙足模型建立的依據(jù)是單個行人的可控轉(zhuǎn)向?qū)嶒?yàn);谠搶(shí)驗(yàn),我們擬合了單步長、單步時長、腳踝扭轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向角的關(guān)系,作為驅(qū)動邁步模擬器的核心。邁步控制器的核心依據(jù)則是不同角度的轉(zhuǎn)向?qū)嶒?yàn)中轉(zhuǎn)向角隨腳印與目標(biāo)點(diǎn)間的朝向偏差和位置偏差的變化規(guī)律。進(jìn)一步觀察實(shí)驗(yàn)中轉(zhuǎn)向角的變化規(guī)律,我們提出了“四步假設(shè)”:行人的單次轉(zhuǎn)彎過程最多由四步組成,并且四步轉(zhuǎn)向角的變化存在相關(guān)性;诖思僭O(shè),我們提取了前幾步轉(zhuǎn)向角位于不同區(qū)間時后幾步轉(zhuǎn)向角的頻率分布作為驅(qū)動邁步預(yù)測器的核心。模擬結(jié)果顯示邁步模擬器可以在已知邁步轉(zhuǎn)向角的情況下準(zhǔn)確模擬足跡,邁步控制器可以在已知目標(biāo)點(diǎn)的情況下較準(zhǔn)確輸出整個運(yùn)動過程中轉(zhuǎn)向角的值,邁步預(yù)測器則可以根據(jù)當(dāng)前邁步轉(zhuǎn)向角較準(zhǔn)確預(yù)測未來三步位置。最后,我們提出了一種基于個體運(yùn)動數(shù)據(jù)的行人動力學(xué)模型微觀評價方法。該方法的核心思想是將模型以第一人稱帶入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的某個行人,讓模型在未來一段時間內(nèi)驅(qū)動該行人的運(yùn)動,與此同時其他行人仍按實(shí)驗(yàn)中記錄的數(shù)據(jù)運(yùn)動。當(dāng)這段時間結(jié)束時,通過統(tǒng)計并可視化模擬結(jié)果和實(shí)驗(yàn)相比得到的帶方向誤差,我們可以得出對改進(jìn)模型有意義的定性結(jié)論。將帶方向的誤差歸一化,同時我們還能得到考慮多個方面誤差的定量評價結(jié)果。基于該方法,我們分別對一種社會力模型和二維雙足模型的模擬和預(yù)測部分進(jìn)行了評價和參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果顯示,該方法得到的定性結(jié)論與宏觀方法得到的結(jié)論一致,并且在該方法中誤差結(jié)果更小的模型在宏觀上往往有更好表現(xiàn)。本文提出的一維雙足模型可以為人群管理提供幫助,為模擬跌倒、踩踏提供模型基礎(chǔ)。二維雙足模型的模擬功能可以為游戲和動畫中模擬人類運(yùn)動提供新方法,預(yù)測功能可以為機(jī)器人導(dǎo)航和自動駕駛提供新思路。同時,也為開發(fā)二維群體運(yùn)動雙足模型奠定基礎(chǔ)。最后,微觀評價方法為評價不同行人動力學(xué)模型在不同場景中的表現(xiàn)提供了一種通用而有效的方法。
【學(xué)位單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:U491.226
【部分圖文】:

示意圖,元胞自動機(jī)模型,核心,行人


U逡逑其中&表示在該方向上,在測量距離內(nèi)逆向行走行人的數(shù)量,pm是歸一化之后逡逑的轉(zhuǎn)移概率。測量距離內(nèi)的區(qū)域如圖1.2邋(b)所示,所有與被研究者距離小于等逡逑于5的其他行人都被認(rèn)為是在該區(qū)域內(nèi)。從上式可以看出,當(dāng)關(guān)注區(qū)域內(nèi)上出逡逑現(xiàn)與被研宄者相向行走的其他行人時,行人向該方向運(yùn)動的概率會降低,用以逡逑模擬行人避免與相向行走行人發(fā)生沖突的心理。而在k最近鄰模型(k-Nearest逡逑-Neighbors)127]中,SV是與該行人距離最近的k個逆向行走行人在前,左和右三逡逑個方向(如圖1.2邋(b)所示)上的數(shù)量。逡逑除了四邊形,也有學(xué)者提出了基于六邊形[3()]和三角形[31]的空間劃分方法。逡逑如圖1.3所示,當(dāng)采用六邊形和三角形劃分運(yùn)動空間時,行人有更多的可選運(yùn)動逡逑方向。無論如何劃分網(wǎng)格,上述模型中每個行人在所有運(yùn)動過程中均只占據(jù)一個逡逑網(wǎng)格,且所有行人的形狀都相同。為了體現(xiàn)高密度下行人相互碰撞、擠壓導(dǎo)致的逡逑4逡逑

元胞自動機(jī)模型,網(wǎng)格劃分,行人


?由環(huán)境和其他行人位置計算場域,選取當(dāng)前位置和可選位置上場域值最小逡逑的點(diǎn)作為下一步行人位置。逡逑根據(jù)此假設(shè),行人的可選位置如圖1.4邋(a)所示。與元胞自動機(jī)模型相比,該模逡逑型擁有更靈活的運(yùn)動方向選擇,獲得的運(yùn)動軌跡也更真實(shí)。但在這個最基礎(chǔ)的優(yōu)逡逑化邁步模型中,行人的步長(即圓環(huán)半徑)并不會隨著運(yùn)動速度發(fā)生變化,行人逡逑只能選擇邁步或是停留在原地。在該模型的后續(xù)改進(jìn)中[37],行人可在半徑為步逡逑長的圓內(nèi)尋找場域值最小的點(diǎn)最為下一時間步的行人位置,相當(dāng)于行人可以動逡逑態(tài)調(diào)整步長。Zeng等[38]人在優(yōu)化邁步模型的基礎(chǔ)上發(fā)展了在樓梯疏散模型。如逡逑圖1.4邋(b)所示,該模型中行人的可選下一步位置除了受步長的限制,還受到樓逡逑梯臺階的限制。逡逑(2)邋—階模型逡逑一階模型中的直接驅(qū)動對象是行人的速度,也稱為基于速度的模型(velocity-逡逑based邋(VB)邋model)。邋在該類模型中,行人運(yùn)?

示意圖,中行,模型,位置


從中選取與期望速度最接近的一個作為模型輸出?蛇x速度集合的求解方法是逡逑從滿足控制對象運(yùn)動特性的速度中剔除掉速度障礙(velocity邋obstacle)之后的集逡逑合。如圖1.5邋(a)所示,平行四邊形區(qū)域是行人A受限于加速度的可選速度范圍逡逑(RV),陰影區(qū)域是由于行人B的存在形成的速度障礙區(qū)(V0)。當(dāng)速度落在該逡逑6逡逑

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